import cv2 #opencv读取的格式是BGR
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt#Matplotlib是RGB

# 傅里叶变换的作用¶
# 高频：变化剧烈的灰度分量，例如边界

# 低频：变化缓慢的灰度分量，例如一片大海

# 滤波
# 低通滤波器：只保留低频，会使得图像模糊

# 高通滤波器：只保留高频，会使得图像细节增强


# opencv中主要就是cv2.dft()和cv2.idft()，输入图像需要先转换成np.float32 格式。
# 得到的结果中频率为0的部分会在左上角，通常要转换到中心位置，可以通过shift变换来实现。
# cv2.dft()返回的结果是双通道的（实部，虚部），通常还需要转换成图像格式才能展示（0,255）。

img = cv2.imread('lena.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

img_float = np.float32(img)

dft = cv2.dft(img_float, cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
dft_shift = np.fft.fftshift(dft)
#得到灰度图能表示的形式
magnitude_spectrum = 20 * np.log(cv2.magnitude(dft_shift[:,:],dft_shift[:,:]))

plt.subplot(121),plt.imshow(img, cmap = 'gray')
plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122),plt.imshow(magnitude_spectrum, cmap = 'gray')
plt.title('Magnitude Spectrum'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()



